EDA. Incidencia Delictiva por AGEB
AM_NAYELLI 84351, RD_URIEL ABRAHAM 193921, ZC_JOSE LUIS R. 183347
06/11/2021
Modelo de Prevención
El modelo teórico de prevención de la violencia que se toma en este proyecto es una propuesta del Lic. Guillermo Valadés Castellanos[1]. Este modelo tiene como propósito la implementación de políticas públicas tomando como punto de partida aquellas variables que tienen mayor relación con la incidencia delictiva. Del mismo modo, la propuesta intenta segmentar geográficamente el tipo de política dependiendo de las necesidades especificas de cada región.
El modelo considera los siguientes puntos de partida:
- Sobre las causas de la delincuencia
- Sobre los tipos de delincuencia
- Sobre los tipos de prevención
Sobre las Causas de la delincuencia
Existe la tesis general que sostiene que algunas situaciones sociales y económicas, como la pobreza, la desigualdad, la falta de oportunidades económicas y/o educativas, etc. son causas de la delincuencia. Sin embargo, no existe una relación causal. Pueden ser condiciones necesarias, en algunos casos, aunque no suficientes. Por lo tanto es indispensable, encontrar otras variables sociales, más concretas, que operan como factores de riesgo o detonantes de la actividad delictiva.
Existen dos tipos de factores de riesgo:
- Los sociales. Que afectan directamente a los grupos sociales propensos a la comisión de delitos, por ejemplo, el nivel de violencia familiar
- Los de contexto. Se refieren a la existencia de espacios físicos proclives para el crimen o las deficiencias de la vigilancia policial.
Esto quiere decir, que las variables estructurales sociales y económicas sólo operan cuando están presentes los factores de riesgo. Por ejemplo, que un joven haya abandonado la escuela y se encuentre desempleado, no es causa suficiente para que se convierta en delincuente. Se requiere además, que sea miembro de alguna pandilla, sea víctima de violencia familiar, consuma drogas y existan factores externos que faciliten la comisión de un delito, como escasa vigilancia policíaca y alto nivel de impunidad.
Sobre los tipos de delincuencia
La delincuencia puede clasificarse por tipo de actor delictivo. Existen delitos que se comenten por individuos aislados, grupos juveniles o pandillas, bandas locales y finalmente por agrupaciones del crimen organizado (carteles).
Sobre los tipos de prevención
Directa. Opera sobre variables inmediatas y los actores directos o potenciales.
- Jóvenes propensos a la comisión de delitos
- Delincuentes individuales o en grupo, pero no carteles
- Factores de riesgo
Indirecta. Sobre causas estructurales, como desigualdad social.
Desarrollo
Este modelo se centra en delitos cometidos por individuos aislados, pandillas y bandas; se focaliza en la disminución de factores de riesgo; y debido a que sólo se cuenta con el número de carpetas de investigación reportadas por la Fiscalía de la Ciudad de México, se eligió el robo de vehículos como delito a estudiar debido a que el nivel de registros es mayor que el de otros incidentes, donde la cifra negra ronda porcentajes cercanos a 99%. Es importante mencionar, que debido a que se cuenta con información pública, únicamente, buena parte del trabajo de este proyecto es la recopilación y adecuación de las variables integradas de varias fuentes disponibles como los datos de Ciudad de México y el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI).
La implementación de este modelo se realizó, en primer lugar, tomando como variable dependiente el número de robos de vehículos. Mediante una regresión lineal se intentó encontrar aquellas variables más importantes en el modelo. Sin embargo, debido a la naturaleza de los datos, los cuales están segmentados por la unidad geográfica mínima que realiza el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) se encontró que la mediana de los datos es 0 y cerca de 75% de las aŕeas geográficas tienen menos de 3 robos de vehículos durante 2020, lo que convierte nuestra base de datos en una base rala.
Por tanto, en un segundo intento por encontrar las variables que se encuentran más relacionadas con el robo de vehículos, se modificó la variable dependiente (número de robos de vehículos) convirtiendola en una variable binomial. Dicha variable marca 0 si en el área geográfica básica (AGEB) no se reportaron robos y 1 si se reportó alguno.
Diagnóstico
La base de datos está estructurada por AGEB, es decir, cada renglón contiene la información correspondiente a cada una una delas demarcaciones territoriales básicas de la Ciudad de México durante 2020.
- Población delincuencial potencial y real
- pop_15_24. Población de 15 a 24 años (INEGI)
- union_tepito. Si la AGEB pertenece a una alcaldía donde opera dicha banda o cartel (Prensa)
- cjng. Si la AGEB pertenece a una alcaldía donde opera dicha banda o cartel (Prensa)
- cartel_de_tlahuac. Si la AGEB pertenece a una alcaldía donde opera dicha banda o cartel (Prensa)
- lenin_canchola. Si la AGEB pertenece a una alcaldía donde opera dicha banda o cartel (Prensa)
- anti_union_tepito. Si la AGEB pertenece a una alcaldía donde opera dicha banda o cartel (Prensa)
- rodolfos Alcaldía. Si la AGEB pertenece a una alcaldía donde opera dicha banda o cartel (Prensa)
- Causas estructurales
- P15A24A. Población de 15 a 24 años que asiste a la escuela (INEGI)
- GRAPROES. Resultado de dividir el monto de grados escolares aprobados por las personas de 15 a 130 años de edad entre las personas del mismo grupo de edad (INEGI) 3.. PEA. Personas de 12 a 130 años de edad que trabajaron, tenían trabajo pero no trabajaron o buscaron trabajo en la semana de referencia (INEGI) 4.. POCUPADA. Personas de 12 a 130 años de edad que trabajaron o que no trabajaron, pero sí tenían trabajo en la semana de referencia (INEGI)
- PDESOCUP. Personas de 12 a 130 años de edad que no tenían trabajo, pero buscaron trabajo en la semana de referencia (INEGI)
- PSINDER. Total de personas que no están afiliadas a servicios médicos en ninguna institución pública o privada (INEGI)
- PRO_OCUP_C. Resultado de dividir el número de personas que residen en viviendas particulares habitadas entre el número de cuartos de esas viviendas (INEGI) 8 .VPH_PISOTI. Viviendas particulares habitadas con piso de tierra (INEGI)
- VPH_S_ELEC. Viviendas particulares habitadas que no tienen energía eléctrica (INEGI) 10.VPH_AGUAFV. Viviendas particulares habitadas que no tienen disponibilidad de agua entubada (INEGI)
- VPH_NODREN. Viviendas particulares habitadas que no tienen drenaje (INEGI) 12.VPH_INTER. Viviendas particulares que disponen de internet (INEGI)
- Factores de riesgo sociales
- PHOGJEF_F. Personas en hogares censales donde la persona de referencia es mujer (INEGI)
- Factores de riesgo de contexto
- VIVPAR_DES. Viviendas particulares deshabitadas (INEGI)
- Postes_Wifi. Número de postes con acceso a wifi por AGEB (Datos CDMX)
- Amenzas. Número de delitos por AGEB (Datos CDMX)
- Fraude. Número de delitos por AGEB (Datos CDMX)
- Robo_Objetos. Número de delitos por AGEB (Datos CDMX)
- Robo_Objetos_Vehiculo. Número de delitos por AGEB (Datos CDMX)
- Robo_Transeunte. Número de delitos por AGEB (Datos CDMX)
- Robo_Accesorios_Autos. Número de delitos por AGEB (Datos CDMX)
- Robo_Negocio_Sin_Violencia_Autoservicio. Número de delitos por AGEB (Datos CDMX)
- Robo_Negocio_Sin_Violencia. Número de delitos por AGEB(Datos CDMX)
- Narcomenudeo. Número de delitos por AGEB (Datos CDMX)
- Robo_Casa_Sin_Violencia . Número de delitos por AGEB(Datos CDMX)
Fuentes
Las fuentes de información que se emplearon para este trabajo son las siguientes:
Esta base de datos es generada por el INEGI y contiene las claves de las entidades federativas, los municipios y las localidades a la que pertenece cada AGEB; así como las coordenadas georreferenciadas que definen el polígono territorial que cubre cada AGEB.
El AGEB se define como la extensión territorial que corresponde a la subdivisión de las áreas geoestadísticas municipales y, dependiendo de sus características, se clasifican en dos tipos: AGEB urbana y AGEB rural. Las AGEB urbanas corresponden al área geográfica ocupada por un conjunto de manzanas perfectamente delimitadas por calles, avenidas, andadores o cualquierotro rasgo de fácil identificación en el terreno y cuyo uso de suelo es principalmente habitacional, industrial, de servicios, comercial, entre otros, y sólo son asignados al interior de localidades urbanas. Las AGEB que no formen parte de la descripción anterior son considerardadas rurales.
Esta base de datos corresponde al Censo de Población y Vivienda realizado por el INEGI en 2020 (Censo en adelante) y, de acuerdo con la documentación de la entidad, “se incluye una selección de indicadores sobre las características sociodemográficas de la población y las viviendas de las localidades urbanas del país, generados con los resultados del Censo de Población y Vivienda 2020 desagregados hasta el nivel de área geoestadística básica (AGEB) y manzana urbana.”
Las variables relativas a la Población que se recabaron en el censo son de los siguientes factores: sexo, edad, fecundidad, Migración, etnicidad, discapacidad, educación, características económicas, servicios de salud, situación conyugal y religión. Porotro lado, en cuanto a lo que se refiere a Vivienda se cubren los siguientes campos: viviendas y ocupantes, material de piso, número de cuartos, servicios y bienes con los que cuenta. El detalle de cada uno de los 222 indicadores que se consultaron para cada uno de los 64,313 AGEB que componen a la base de datos se pueden consultar en este link.
En esta base de datos encontramos las Carpetas de Investigación de delitos a nivel calle de la Procuraduría General de Justicia de la Ciudad de México desde enero 2016 hasta junio 2019 (Delitos en adelante). Cuenta con 19 variables, que nos indican la información más rlevante del delito cometido y nos permiten responder las preguntas: ¿Cuándo se cometió? ¿Dónde ocurrió? ¿Qué tipo de delito fue? ¿Quién lo está investiganso? De estas, las variables de mayor interés son el tipo de delito y el lugar donde se cometió (con coordenadas de latitud y longitud). El delito que estamos interesados en investigar, y que corresponde a nuestra variable respuesta, es el tipificado como Robo de vehículo, sin embargo, también se extraen otros delitos que podrían estar relacionados con este fenómeno: Violencia familiar, Amenazas, Fraude, Robos de objetos, Robos de objetos al interior de un vehículo, Robo a transeunte, Robo de accesorios de auto, Robo a negocio sin violencia, Narcomenudeo con posesión simple y Robo a casa habitación sin violencia.
Estos postes son parte del Centro de Comando, Control, Cómputo, Comunicaciones y Contacto Ciudadano (C5) de la Ciudad de México que cuentan con conexión gratuita a internet para la ciudadanía, además de servicios de video monitoreo, atención llamadas de emergencia, denuncias anónimas y servicio de LOCATEL.
En la base de datos utilizada se cuneta con la georrefernciación (latitud y longitud) de cada uno de los postes del C5 que cuentan con estos servicios.
Limpieza
Ambas bases de datos fueron analizadas y se realizó un proceso de limpieza y transformación que consistió en los siguientes puntos:
Para la base de datos del Censo:
- Se agruparon dos categorías de población en una. De modeo que los grupos de edades de 15 a 17 y de 18 a 24 se integraron en una sola categoría: de 15 a 24. Se hizo una variable con el total de la población en ese rango y otra solo para hombres en ese mismo rango de edad. Esta agrupación se realizó para capturar lo que se ha observado en estudios como la Encuesta NAcional de Victimización y Percepción sobre Seguridad Pública (ENVIPE) donde se indica que en este rango de edad existe una concentración de población con propensión a delinquir.
- Se corrigen los caracteres incorrectos en la vairiable nombre del municipio
- Se creó una nueva variable que posteriormente se utiliza para relacionar la base de datos del Censo con las otras utilizadas.
- En relación con las variables que indican el grado de desarrollo humano al observar alta presencia de NA’s y 0’s en las variables relacionadas con características de la vivienda (piso de tierra, sin agua entubada, sin drenaje y sin energía eléctrica), se concluye que al ser un análisis en la CDMX tienen poca o nula variabilidad pues, aunque si existen zonas marginadas, al encontrarnos en una zona mayormente urbana éstas no son relevantes para nuestro análisis. Por esta razón se eliminaron. Aunque la información relacionada con desarrollo humano es capturada por las variables de servicios de internet y afiliación a servicios de salud.
- Durante nuestra etapa de modelado, descubrimos que existen 17 AGEBS con POBTOT = 0 y que esto se replica en todas las variables relacionadas a población, por lo que podemos eliminar estos registros al no representar perdida de información siginificativa (17 de +2000)
- Las variables relacionadas con la población afiliada a servicios médicos, hogares cuya jefe de falia es una mujer, viviendas desocupadas y población nacida en otra entidad se relativizan utilizando tasas por cada mil habitantes.
Para la base de datos de Delitos:
- Se descartaron los registros que no tenían información de coordenadas (latitud y/o longitud)
- Creación de una nueva variable formada por los valores de latitud y longitud
- Los datos nulos se imputan con cero
- Se agregan en una sola variable todos los delitos de robos y en “otras” los de delitos de fraude, amenazas y narcomenudeo
- Se modifica la variable dependiente (número de robos de vehículos) a una variable binomial. Dicha variable marca 0 si en la AGEB no se reportaron robos y 1 si se reportó alguno.
Para la base de datos de Poste_Wifi: - Los datos nulos se imputan con cero
Proceso de cruce de Bases de Datos
Debido a que la información del Censo se tiene ubicada por AGEB y las otras bases de datos tienen información de ubicación en coordenadas geográficas de latitud y longitud, para poder generar una sola base de datos se requiere identificar la información de las observaciones que tienen puntos georreferenciados con su correspondiente AGEB. Para ello se utiliza el formato Coordinate Reference Systems (CRS) para homologar los puntos de ambas bases. En la Figura siguiente el resultado del cruce realizado entre las AGEB y los punts donde se han presentado robos de vehículos:
Siguienedo este mismo proceso se realiza el cruce ahora entre la base de datos de Delitos con la del Censo y los polígonos de AGEB. Con esto podemos crear los siguientes mapas:
Finalmente, se agraga la información de los postescon WiFi de la Ciudad de México, realizando el mismo procedimiento de identificar AGEB para cada punto georreferenciado y cruzar con la base de datos que ya incluye las variables del Censo y las de Delitos. El resultado final es una base de datos que incluye las variables de interés del Censo, Delitosy Postes WiFi, todas relacionadas al AGEB a la que pertenecen.
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)
## ID_F0 --> This function aim to install and load libraries required.
rm(list = ls())
instalar <- function(paquete) {
if (!require(paquete,character.only = TRUE, quietly = TRUE,
warn.conflicts = FALSE)) {
install.packages(as.character(paquete), dependecies = TRUE,
repos = "http://cran.us.r-project.org")
library(paquete, character.only = TRUE, quietly = TRUE,
warn.conflicts = FALSE)
}
}
## ******* Defining required libraries to install and load *******
## Use this vector to indicate libraries to load.
paquetes <- c("tensorflow", "keras", "tidyverse","stringi",
"tidymodels", "glmnet", "kknn","gt","ranger")
invisible(lapply(paquetes, instalar))## Warning: package 'tensorflow' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'keras' was built under R version 4.1.2## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --## v ggplot2 3.3.5 v purrr 0.3.4
## v tibble 3.1.6 v dplyr 1.0.7
## v tidyr 1.1.4 v stringr 1.4.0
## v readr 2.1.1 v forcats 0.5.1## Warning: package 'tibble' was built under R version 4.1.2## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()## Warning: package 'tidymodels' was built under R version 4.1.2## Registered S3 method overwritten by 'tune':
## method from
## required_pkgs.model_spec parsnip## -- Attaching packages -------------------------------------- tidymodels 0.1.4 --## v broom 0.7.10 v rsample 0.1.1
## v dials 0.0.10 v tune 0.1.6
## v infer 1.0.0 v workflows 0.2.4
## v modeldata 0.1.1 v workflowsets 0.1.0
## v parsnip 0.1.7 v yardstick 0.0.9
## v recipes 0.1.17## Warning: package 'broom' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'dials' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'infer' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'modeldata' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'parsnip' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'recipes' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'rsample' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'tune' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'workflows' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'workflowsets' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'yardstick' was built under R version 4.1.2## -- Conflicts ----------------------------------------- tidymodels_conflicts() --
## x scales::discard() masks purrr::discard()
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x recipes::fixed() masks stringr::fixed()
## x yardstick::get_weights() masks keras::get_weights()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()
## x yardstick::spec() masks readr::spec()
## x recipes::step() masks stats::step()
## * Use suppressPackageStartupMessages() to eliminate package startup messages## Warning: package 'glmnet' was built under R version 4.1.2##
## Attaching package: 'Matrix'## The following objects are masked from 'package:tidyr':
##
## expand, pack, unpack## Loaded glmnet 4.1-3## Warning: package 'kknn' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'gt' was built under R version 4.1.2## Load piping files and review of working libraries
source("../src/utils/utils.R", encoding = 'UTF-8')DATABASE
## New names:
## * `` -> ...1## Rows: 2397 Columns: 65## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ","
## chr (8): CVEGEO, CVE_ENT_x, CVE_MUN_x, CVE_LOC_x, CVE_AGEB_x, geometry, NOM...
## dbl (57): ...1, POBTOT, VIVTOT, TVIVHAB, P_15A17, P_18A24, P_15A17_M, P_18A2...##
## i Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## i Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.Tidy Process
Lo primero que haremos es observar la configuración y salud de nuestros datos para iniciar el proceso de limpieza y construcción de variables derivadas relevantes para nuestro análisis.
## Rows: 2,397
## Columns: 65
## $ ...1 <dbl> 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ~
## $ CVEGEO <chr> "0901000011716", "090100001215~
## $ CVE_ENT_x <chr> "09", "09", "09", "09", "09", ~
## $ CVE_MUN_x <chr> "010", "010", "010", "010", "0~
## $ CVE_LOC_x <chr> "0001", "0001", "0001", "0001"~
## $ CVE_AGEB_x <chr> "1716", "2150", "1133", "1307"~
## $ geometry <chr> "POLYGON ((-11049441.68989537 ~
## $ NOM_ENT <chr> "Ciudad de M\u0082xico", "Ciud~
## $ NOM_MUN <chr> "µlvaro Obreg¢n", "µlvaro Obre~
## $ POBTOT <dbl> 7042, 4588, 2203, 2914, 237, 4~
## $ VIVTOT <dbl> 1897, 1755, 857, 967, 78, 1181~
## $ TVIVHAB <dbl> 1859, 1612, 769, 855, 68, 1140~
## $ P_15A17 <dbl> 319, 163, 53, 77, 12, 219, 94,~
## $ P_18A24 <dbl> 843, 433, 196, 351, 16, 458, 2~
## $ P_15A17_M <dbl> 178, 83, 30, 46, 5, 117, 55, N~
## $ P_18A24_M <dbl> 439, 228, 90, 136, 6, 225, 102~
## $ P_15A17_F <dbl> 141, 80, 23, 31, 7, 102, 39, 4~
## $ P_18A24_F <dbl> 404, 205, 106, 215, 10, 233, 9~
## $ PNACOE <dbl> 1420, 672, 473, 657, 53, 588, ~
## $ P15YM_AN <dbl> 167, 45, 7, 14, 0, 72, 14, 0, ~
## $ P15A17A <dbl> 247, 135, 50, 66, 12, 160, 73,~
## $ P15A17A_F <dbl> 117, 69, 23, 28, 7, 77, 32, 4,~
## $ P15A17A_M <dbl> 130, 66, 27, 38, 5, 83, 41, NA~
## $ P18A24A <dbl> 273, 219, 122, 202, 10, 189, 8~
## $ P18A24A_F <dbl> 132, 108, 64, 97, 4, 98, 35, 6~
## $ P18A24A_M <dbl> 141, 111, 58, 105, 6, 91, 45, ~
## $ GRAPROES <dbl> 9.34, 12.29, 14.95, 14.29, 13.~
## $ GRAPROES_F <dbl> 9.22, 12.02, 14.26, 13.49, 12.~
## $ GRAPROES_M <dbl> 9.47, 12.60, 15.83, 15.35, 15.~
## $ PEA <dbl> 4117, 2610, 1371, 1722, 127, 2~
## $ PEA_F <dbl> 1844, 1214, 713, 878, 66, 1115~
## $ PEA_M <dbl> 2273, 1396, 658, 844, 61, 1344~
## $ POCUPADA <dbl> 4059, 2517, 1348, 1702, 127, 2~
## $ POCUPADA_F <dbl> 1825, 1184, 697, 869, 66, 1100~
## $ POCUPADA_M <dbl> 2234, 1333, 651, 833, 61, 1311~
## $ PDESOCUP <dbl> 58, 93, 23, 20, 0, 48, 16, NA,~
## $ PDESOCUP_F <dbl> 19, 30, 16, 9, 0, 15, 5, 0, 51~
## $ PDESOCUP_M <dbl> 39, 63, 7, 11, 0, 33, 11, NA, ~
## $ TOTHOG <dbl> 1859, 1611, 767, 853, 68, 1139~
## $ HOGJEF_F <dbl> 812, 756, 322, 249, 14, 462, 2~
## $ POBHOG <dbl> 7042, 4584, 2119, 2896, 237, 4~
## $ PHOGJEF_F <dbl> 2975, 1996, 761, 678, 39, 1757~
## $ TVIVPARHAB <dbl> 1859, 1611, 767, 853, 68, 1139~
## $ VIVPAR_DES <dbl> 33, 107, 61, 62, 5, 34, 59, 0,~
## $ PRO_OCUP_C <dbl> 1.03, 0.73, 0.50, 0.53, 0.54, ~
## $ VPH_INTER <dbl> 1181, 1290, 733, 831, 64, 851,~
## $ PSINDER <dbl> 2016, 1120, 485, 544, 78, 1215~
## $ VPH_PISOTI <dbl> 7, 4, 5, NA, 0, 6, 6, NA, 25, ~
## $ VPH_S_ELEC <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, NA,~
## $ VPH_AGUAFV <dbl> 5, 0, 0, 0, 0, NA, NA, 0, 21, ~
## $ VPH_NODREN <dbl> 4, NA, 0, 0, 0, 0, NA, 0, 4, N~
## $ pop_15_24 <dbl> 1162, 596, 249, 428, 28, 677, ~
## $ pop_15_24_H <dbl> 617, 311, 120, 182, 11, 342, 1~
## $ Robo_Vehículos <dbl> 3, 8, 4, 7, NA, 1, 2, NA, 1, N~
## $ Amenzas <dbl> 2, 9, 1, 2, NA, 1, NA, NA, 4, ~
## $ Fraude <dbl> 1, 3, 5, 5, 3, 2, NA, NA, 4, 1~
## $ Robo_Objetos <dbl> 1, NA, 7, 6, NA, 2, NA, NA, 2,~
## $ Robo_Objetos_Vehiculo <dbl> NA, NA, 4, 3, NA, 1, NA, NA, 2~
## $ Robo_Transeunte <dbl> 2, 1, 9, 4, NA, 1, NA, NA, 2, ~
## $ Robo_Accesorios_Autos <dbl> 1, 4, 6, 6, NA, 1, NA, NA, 4, ~
## $ Robo_Negocio_Sin_Violencia_Autoservicio <dbl> NA, NA, 4, NA, 1, 2, NA, NA, N~
## $ Robo_Negocio_Sin_Violencia <dbl> NA, NA, 8, 1, 1, 2, NA, NA, NA~
## $ Narcomenudeo <dbl> 1, 1, NA, NA, NA, NA, 1, NA, 1~
## $ Robo_Casa_Sin_Violencia <dbl> 2, NA, 1, 3, 1, NA, NA, NA, 4,~
## $ Postes_Wifi <dbl> 7, 7, 9, 6, 1, 5, 2, 2, 4, 2, ~## ...1 CVEGEO CVE_ENT_x CVE_MUN_x
## Min. : 0 Length:2397 Length:2397 Length:2397
## 1st Qu.: 599 Class :character Class :character Class :character
## Median :1198 Mode :character Mode :character Mode :character
## Mean :1198
## 3rd Qu.:1797
## Max. :2396
##
## CVE_LOC_x CVE_AGEB_x geometry NOM_ENT
## Length:2397 Length:2397 Length:2397 Length:2397
## Class :character Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## NOM_MUN POBTOT VIVTOT TVIVHAB P_15A17
## Length:2397 Min. : 0 Min. : 0 Min. : 0 Min. : 0
## Class :character 1st Qu.: 2099 1st Qu.: 719 1st Qu.: 648 1st Qu.: 75
## Mode :character Median : 3434 Median :1108 Median :1016 Median :135
## Mean : 3805 Mean :1255 Mean :1140 Mean :158
## 3rd Qu.: 5019 3rd Qu.:1614 3rd Qu.:1485 3rd Qu.:217
## Max. :21198 Max. :8684 Max. :8070 Max. :746
## NA's :17
## P_18A24 P_15A17_M P_18A24_M P_15A17_F
## Min. : 0.0 Min. : 0.00 Min. : 0.0 Min. : 0.00
## 1st Qu.: 209.0 1st Qu.: 38.00 1st Qu.: 106.0 1st Qu.: 36.75
## Median : 358.0 Median : 69.00 Median : 182.0 Median : 66.00
## Mean : 408.3 Mean : 80.75 Mean : 206.5 Mean : 77.81
## 3rd Qu.: 547.0 3rd Qu.:112.00 3rd Qu.: 279.0 3rd Qu.:107.00
## Max. :1906.0 Max. :385.00 Max. :1538.0 Max. :383.00
## NA's :14 NA's :27 NA's :21 NA's :25
## P_18A24_F PNACOE P15YM_AN P15A17A
## Min. : 0.0 Min. : 0.0 Min. : 0.00 Min. : 0.0
## 1st Qu.: 103.0 1st Qu.: 358.0 1st Qu.: 13.00 1st Qu.: 63.5
## Median : 178.0 Median : 575.0 Median : 32.00 Median :112.0
## Mean : 202.4 Mean : 694.2 Mean : 45.89 Mean :127.8
## 3rd Qu.: 272.0 3rd Qu.: 920.0 3rd Qu.: 65.00 3rd Qu.:174.0
## Max. :1006.0 Max. :4459.0 Max. :307.00 Max. :617.0
## NA's :14 NA's :11 NA's :110 NA's :18
## P15A17A_F P15A17A_M P18A24A P18A24A_F
## Min. : 0.00 Min. : 0.00 Min. : 0.0 Min. : 0.00
## 1st Qu.: 31.00 1st Qu.: 32.00 1st Qu.: 105.0 1st Qu.: 53.00
## Median : 57.00 Median : 56.00 Median : 168.0 Median : 84.00
## Mean : 64.41 Mean : 63.96 Mean : 186.4 Mean : 93.59
## 3rd Qu.: 88.00 3rd Qu.: 87.00 3rd Qu.: 241.5 3rd Qu.:121.00
## Max. :317.00 Max. :304.00 Max. :1643.0 Max. :516.00
## NA's :28 NA's :31 NA's :18 NA's :18
## P18A24A_M GRAPROES GRAPROES_F GRAPROES_M
## Min. : 0.00 Min. : 0.00 Min. : 0.00 Min. : 0.00
## 1st Qu.: 51.00 1st Qu.:10.36 1st Qu.:10.22 1st Qu.:10.52
## Median : 84.00 Median :11.40 Median :11.20 Median :11.63
## Mean : 93.08 Mean :11.62 Mean :11.40 Mean :11.89
## 3rd Qu.: 120.00 3rd Qu.:13.16 3rd Qu.:12.84 3rd Qu.:13.49
## Max. :1406.00 Max. :16.15 Max. :16.38 Max. :16.62
## NA's :25 NA's :10 NA's :10 NA's :10
## PEA PEA_F PEA_M POCUPADA
## Min. : 0 Min. : 0.0 Min. : 0.0 Min. : 0
## 1st Qu.: 1178 1st Qu.: 542.2 1st Qu.: 630.2 1st Qu.: 1154
## Median : 1886 Median : 854.0 Median :1035.5 Median : 1840
## Mean : 2117 Mean : 962.6 Mean :1154.9 Mean : 2069
## 3rd Qu.: 2775 3rd Qu.:1254.0 3rd Qu.:1515.0 3rd Qu.: 2710
## Max. :13648 Max. :6625.0 Max. :7023.0 Max. :13335
## NA's :10 NA's :11 NA's :11 NA's :10
## POCUPADA_F POCUPADA_M PDESOCUP PDESOCUP_F
## Min. : 0.0 Min. : 0.0 Min. : 0.00 Min. : 0.00
## 1st Qu.: 534.0 1st Qu.: 613.2 1st Qu.: 25.00 1st Qu.: 9.00
## Median : 840.0 Median :1004.0 Median : 43.00 Median : 16.00
## Mean : 944.8 Mean :1125.0 Mean : 48.25 Mean : 18.43
## 3rd Qu.:1229.5 3rd Qu.:1475.8 3rd Qu.: 65.00 3rd Qu.: 25.00
## Max. :6503.0 Max. :6832.0 Max. :313.00 Max. :122.00
## NA's :11 NA's :11 NA's :44 NA's :112
## PDESOCUP_M TOTHOG HOGJEF_F POBHOG
## Min. : 0.00 Min. : 0 Min. : 0.0 Min. : 0
## 1st Qu.: 15.00 1st Qu.: 651 1st Qu.: 264.0 1st Qu.: 2105
## Median : 27.00 Median :1021 Median : 399.0 Median : 3429
## Mean : 30.62 Mean :1145 Mean : 458.1 Mean : 3800
## 3rd Qu.: 41.00 3rd Qu.:1488 3rd Qu.: 588.0 3rd Qu.: 5015
## Max. :191.00 Max. :8070 Max. :3132.0 Max. :21197
## NA's :71 NA's :11 NA's :16 NA's :10
## PHOGJEF_F TVIVPARHAB VIVPAR_DES PRO_OCUP_C
## Min. : 0.0 Min. : 0 Min. : 0.00 Min. :0.0000
## 1st Qu.: 789.2 1st Qu.: 651 1st Qu.: 36.50 1st Qu.:0.6400
## Median :1267.0 Median :1021 Median : 64.00 Median :0.8200
## Mean :1417.2 Mean :1145 Mean : 85.53 Mean :0.8042
## 3rd Qu.:1888.2 3rd Qu.:1488 3rd Qu.:107.00 3rd Qu.:0.9450
## Max. :7481.0 Max. :8070 Max. :754.00 Max. :3.0000
## NA's :11 NA's :11 NA's :18 NA's :10
## VPH_INTER PSINDER VPH_PISOTI VPH_S_ELEC
## Min. : 0.0 Min. : 0 Min. : 0.000 Min. : 0.0000
## 1st Qu.: 500.0 1st Qu.: 514 1st Qu.: 0.000 1st Qu.: 0.0000
## Median : 758.0 Median : 889 Median : 4.000 Median : 0.0000
## Mean : 870.7 Mean :1038 Mean : 7.474 Mean : 0.3171
## 3rd Qu.:1090.8 3rd Qu.:1392 3rd Qu.: 9.000 3rd Qu.: 0.0000
## Max. :7512.0 Max. :4713 Max. :147.000 Max. :22.0000
## NA's :15 NA's :14 NA's :582 NA's :675
## VPH_AGUAFV VPH_NODREN pop_15_24 pop_15_24_H
## Min. : 0.0 Min. : 0.000 Min. : 0.0 Min. : 0.0
## 1st Qu.: 0.0 1st Qu.: 0.000 1st Qu.: 288.0 1st Qu.: 147.0
## Median : 0.0 Median : 0.000 Median : 494.5 Median : 251.0
## Mean : 10.9 Mean : 1.458 Mean : 567.7 Mean : 288.5
## 3rd Qu.: 0.0 3rd Qu.: 0.000 3rd Qu.: 765.0 3rd Qu.: 390.5
## Max. :1236.0 Max. :79.000 Max. :2627.0 Max. :1632.0
## NA's :599 NA's :537 NA's :21 NA's :34
## Robo_Vehículos Amenzas Fraude Robo_Objetos
## Min. : 1.000 Min. : 1.000 Min. : 1.000 Min. : 1.000
## 1st Qu.: 1.000 1st Qu.: 2.000 1st Qu.: 1.000 1st Qu.: 1.000
## Median : 2.000 Median : 3.000 Median : 2.000 Median : 2.000
## Mean : 3.049 Mean : 3.875 Mean : 4.013 Mean : 3.187
## 3rd Qu.: 4.000 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 4.000 3rd Qu.: 4.000
## Max. :39.000 Max. :24.000 Max. :130.000 Max. :47.000
## NA's :586 NA's :364 NA's :644 NA's :783
## Robo_Objetos_Vehiculo Robo_Transeunte Robo_Accesorios_Autos
## Min. : 1.000 Min. : 1.000 Min. : 1.000
## 1st Qu.: 1.000 1st Qu.: 1.000 1st Qu.: 1.000
## Median : 1.000 Median : 2.000 Median : 2.000
## Mean : 2.347 Mean : 2.986 Mean : 3.059
## 3rd Qu.: 3.000 3rd Qu.: 4.000 3rd Qu.: 3.000
## Max. :31.000 Max. :27.000 Max. :39.000
## NA's :1200 NA's :721 NA's :1065
## Robo_Negocio_Sin_Violencia_Autoservicio Robo_Negocio_Sin_Violencia
## Min. : 1.0 Min. : 1.000
## 1st Qu.: 1.0 1st Qu.: 1.000
## Median : 2.0 Median : 2.000
## Mean : 7.5 Mean : 2.781
## 3rd Qu.: 5.0 3rd Qu.: 3.000
## Max. :269.0 Max. :49.000
## NA's :1899 NA's :1430
## Narcomenudeo Robo_Casa_Sin_Violencia Postes_Wifi
## Min. : 1.000 Min. :1.000 Min. : 1.000
## 1st Qu.: 1.000 1st Qu.:1.000 1st Qu.: 3.000
## Median : 1.000 Median :1.000 Median : 5.000
## Mean : 2.744 Mean :1.704 Mean : 5.989
## 3rd Qu.: 3.000 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.: 8.000
## Max. :114.000 Max. :9.000 Max. :27.000
## NA's :1380 NA's :1164 NA's :118LIMPIEZA
En relación a las variables que indican el grado de desarrollo urbano:
vph_inter (internet), psinder (no afiliación serv. salud), vph_pisoti (piso tierra), vph_s_elec (no electricidad), vph_aguafv (no agua potable), vph_nodren (no drenaje)
al observar alta presencia de NA’s y 0’s en las últimas cuatro variables, se concluye que al ser un análisis en la CDMX tienen poca o nula variabilidad pues, aunque si existen zonas marginadas, estas no son relevantes para nuestro análisis. Por esta razón se eliminarán.
Por otro lado, las variables de servicios de internet y afiliación a servicios de salud, consideramos que sí podría existir cierto grado de relación con respecto al robo de vehículos.
Durante nuestra etapa de modelado, descubrimos que existen 17 AGEBS con POBTOT = 0 y que esto se replica en todas las variables relacionadas a población. Al revisar la variable objetivo de estas observaciones, nos percatamos que se tienen varios registros con NA, veamos:
## # A tibble: 17 x 39
## POBTOT P_15A17 P_18A24 P_15A17_M P_18A24_M P_15A17_F P_18A24_F PNACOE
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 0 0 0 0 0 0 0 0
## 2 0 0 0 0 0 0 0 0
## 3 0 0 0 0 0 0 0 0
## 4 0 0 0 0 0 0 0 0
## 5 0 0 0 0 0 0 0 0
## 6 0 0 0 0 0 0 0 0
## 7 0 0 0 0 0 0 0 0
## 8 0 0 0 0 0 0 0 0
## 9 0 0 0 0 0 0 0 0
## 10 0 0 0 0 0 0 0 0
## 11 0 0 0 0 0 0 0 0
## 12 0 0 0 0 0 0 0 0
## 13 0 0 0 0 0 0 0 0
## 14 0 0 0 0 0 0 0 0
## 15 0 0 0 0 0 0 0 0
## 16 0 0 0 0 0 0 0 0
## 17 0 0 0 0 0 0 0 0
## # ... with 31 more variables: P15YM_AN <dbl>, P15A17A <dbl>, P15A17A_F <dbl>,
## # P15A17A_M <dbl>, P18A24A <dbl>, P18A24A_F <dbl>, P18A24A_M <dbl>,
## # PEA <dbl>, PEA_F <dbl>, PEA_M <dbl>, POCUPADA <dbl>, POCUPADA_F <dbl>,
## # POCUPADA_M <dbl>, PDESOCUP <dbl>, PDESOCUP_F <dbl>, PDESOCUP_M <dbl>,
## # POBHOG <dbl>, PHOGJEF_F <dbl>, PRO_OCUP_C <dbl>, PSINDER <dbl>,
## # pop_15_24 <dbl>, pop_15_24_H <dbl>, Robo_Vehículos <dbl>,
## # Robo_Objetos <dbl>, Robo_Objetos_Vehiculo <dbl>, Robo_Transeunte <dbl>, ...por lo que podemos eliminar estos registros al no representar perdida de información siginificativa (17 de +2000)
Con el preprocesamiento anterior, se ejecutaron algunos modelos a nivel AGEB, donde uno de los principales hallazgos es que las observaciones (robo de vehículos) a este nivel son sumamente ralos, lo que dificulta un modelado adecuado.
A este punto, revisamos la información y hemos decidido que la mejor forma de ejecutar nuestro análisis es a un nivel de abstración mayor, por lo que evaluaremos nuestros modelos a nivel municipio-localidad, el cuál agrupa un conjunto de AGEBS que consideramos nos puede dar una mejor resultado.
Otro de los aspectos importantes a considerar es la recomendación de nuestro profesor sobre no estandarizar nuestras variables.
Ahora revisamos nuestros datos posterior al proceso de limpieza.
## Rows: 2,380
## Columns: 52
## $ robo_vehículos <dbl> 3, 8, 4, 7, 0, 1, 2, 0, 1, 0, ~
## $ cvegeo <chr> "0901000011716", "090100001215~
## $ id_mun_loc <chr> "0100001", "0100001", "0100001~
## $ cve_ent_x <chr> "09", "09", "09", "09", "09", ~
## $ cve_mun_x <chr> "010", "010", "010", "010", "0~
## $ cve_loc_x <chr> "0001", "0001", "0001", "0001"~
## $ cve_ageb_x <chr> "1716", "2150", "1133", "1307"~
## $ geometry <chr> "POLYGON ((-11049441.68989537 ~
## $ nom_mun <fct> alvaro_obregon, alvaro_obregon~
## $ pobtot <dbl> 7042, 4588, 2203, 2914, 237, 4~
## $ vivtot <dbl> 1897, 1755, 857, 967, 78, 1181~
## $ tvivhab <dbl> 1859, 1612, 769, 855, 68, 1140~
## $ p15ym_an <dbl> 167, 45, 7, 14, 0, 72, 14, 0, ~
## $ p15a24a <dbl> 520, 354, 172, 268, 22, 349, 1~
## $ p15a24a_f <dbl> 249, 177, 87, 125, 11, 175, 67~
## $ p15a24a_m <dbl> 271, 177, 85, 143, 11, 174, 86~
## $ p_15a24 <dbl> 1162, 596, 249, 428, 28, 677, ~
## $ p_15a24_f <dbl> 545, 285, 129, 246, 17, 335, 1~
## $ p_15a24_m <dbl> 617, 311, 120, 182, 11, 342, 1~
## $ pnacoe <dbl> 1420, 672, 473, 657, 53, 588, ~
## $ graproes <dbl> 9.34, 12.29, 14.95, 14.29, 13.~
## $ graproes_f <dbl> 9.22, 12.02, 14.26, 13.49, 12.~
## $ graproes_m <dbl> 9.47, 12.60, 15.83, 15.35, 15.~
## $ pea <dbl> 4117, 2610, 1371, 1722, 127, 2~
## $ pea_f <dbl> 1844, 1214, 713, 878, 66, 1115~
## $ pea_m <dbl> 2273, 1396, 658, 844, 61, 1344~
## $ pocupada <dbl> 4059, 2517, 1348, 1702, 127, 2~
## $ pocupada_f <dbl> 1825, 1184, 697, 869, 66, 1100~
## $ pocupada_m <dbl> 2234, 1333, 651, 833, 61, 1311~
## $ pdesocup <dbl> 58, 93, 23, 20, 0, 48, 16, 0, ~
## $ pdesocup_f <dbl> 19, 30, 16, 9, 0, 15, 5, 0, 51~
## $ pdesocup_m <dbl> 39, 63, 7, 11, 0, 33, 11, 0, 8~
## $ tothog <dbl> 1859, 1611, 767, 853, 68, 1139~
## $ hogjef_f <dbl> 812, 756, 322, 249, 14, 462, 2~
## $ pobhog <dbl> 7042, 4584, 2119, 2896, 237, 4~
## $ phogjef_f <dbl> 2975, 1996, 761, 678, 39, 1757~
## $ tvivparhab <dbl> 1859, 1611, 767, 853, 68, 1139~
## $ vivpar_des <dbl> 33, 107, 61, 62, 5, 34, 59, 0,~
## $ pro_ocup_c <dbl> 1.03, 0.73, 0.50, 0.53, 0.54, ~
## $ vph_inter <dbl> 1181, 1290, 733, 831, 64, 851,~
## $ psinder <dbl> 2016, 1120, 485, 544, 78, 1215~
## $ amenzas <dbl> 2, 9, 1, 2, 0, 1, 0, 0, 4, 1, ~
## $ fraude <dbl> 1, 3, 5, 5, 3, 2, 0, 0, 4, 1, ~
## $ robo_objetos <dbl> 1, 0, 7, 6, 0, 2, 0, 0, 2, 0, ~
## $ robo_objetos_vehiculo <dbl> 0, 0, 4, 3, 0, 1, 0, 0, 2, 3, ~
## $ robo_transeunte <dbl> 2, 1, 9, 4, 0, 1, 0, 0, 2, 1, ~
## $ robo_accesorios_autos <dbl> 1, 4, 6, 6, 0, 1, 0, 0, 4, 1, ~
## $ robo_negocio_sin_violencia_autoservicio <dbl> 0, 0, 4, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 1, ~
## $ robo_negocio_sin_violencia <dbl> 0, 0, 8, 1, 1, 2, 0, 0, 0, 1, ~
## $ narcomenudeo <dbl> 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 2, ~
## $ robo_casa_sin_violencia <dbl> 2, 0, 1, 3, 1, 0, 0, 0, 4, 1, ~
## $ postes_wifi <dbl> 7, 7, 9, 6, 1, 5, 2, 2, 4, 2, ~## [1] "robo_vehículos"
## [2] "cvegeo"
## [3] "id_mun_loc"
## [4] "cve_ent_x"
## [5] "cve_mun_x"
## [6] "cve_loc_x"
## [7] "cve_ageb_x"
## [8] "geometry"
## [9] "nom_mun"
## [10] "pobtot"
## [11] "vivtot"
## [12] "tvivhab"
## [13] "p15ym_an"
## [14] "p15a24a"
## [15] "p15a24a_f"
## [16] "p15a24a_m"
## [17] "p_15a24"
## [18] "p_15a24_f"
## [19] "p_15a24_m"
## [20] "pnacoe"
## [21] "graproes"
## [22] "graproes_f"
## [23] "graproes_m"
## [24] "pea"
## [25] "pea_f"
## [26] "pea_m"
## [27] "pocupada"
## [28] "pocupada_f"
## [29] "pocupada_m"
## [30] "pdesocup"
## [31] "pdesocup_f"
## [32] "pdesocup_m"
## [33] "tothog"
## [34] "hogjef_f"
## [35] "pobhog"
## [36] "phogjef_f"
## [37] "tvivparhab"
## [38] "vivpar_des"
## [39] "pro_ocup_c"
## [40] "vph_inter"
## [41] "psinder"
## [42] "amenzas"
## [43] "fraude"
## [44] "robo_objetos"
## [45] "robo_objetos_vehiculo"
## [46] "robo_transeunte"
## [47] "robo_accesorios_autos"
## [48] "robo_negocio_sin_violencia_autoservicio"
## [49] "robo_negocio_sin_violencia"
## [50] "narcomenudeo"
## [51] "robo_casa_sin_violencia"
## [52] "postes_wifi"Imputación NA’s Mediana en columnas numéricas distintas a matches(“^robo”)
## Note: Using an external vector in selections is ambiguous.
## i Use `all_of(var_numericas)` instead of `var_numericas` to silence this message.
## i See <https://tidyselect.r-lib.org/reference/faq-external-vector.html>.
## This message is displayed once per session.## Warning: `funs()` was deprecated in dplyr 0.8.0.
## Please use a list of either functions or lambdas:
##
## # Simple named list:
## list(mean = mean, median = median)
##
## # Auto named with `tibble::lst()`:
## tibble::lst(mean, median)
##
## # Using lambdas
## list(~ mean(., trim = .2), ~ median(., na.rm = TRUE))
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was generated.## Note: Using an external vector in selections is ambiguous.
## i Use `all_of(var_categoricas)` instead of `var_categoricas` to silence this message.
## i See <https://tidyselect.r-lib.org/reference/faq-external-vector.html>.
## This message is displayed once per session.## robo_vehículos cvegeo id_mun_loc cve_ent_x
## Min. : 0.000 Length:2380 Length:2380 Length:2380
## 1st Qu.: 1.000 Class :character Class :character Class :character
## Median : 2.000 Mode :character Mode :character Mode :character
## Mean : 2.313
## 3rd Qu.: 3.000
## Max. :39.000
##
## cve_mun_x cve_loc_x cve_ageb_x geometry
## Length:2380 Length:2380 Length:2380 Length:2380
## Class :character Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## nom_mun pobtot vivtot tvivhab
## iztapalapa :451 Min. : 1 Min. : 0.0 Min. : 0
## gustavo_a_madero:302 1st Qu.: 2134 1st Qu.: 725.8 1st Qu.: 654
## tlalpan :196 Median : 3454 Median :1115.0 Median :1024
## alvaro_obregon :192 Mean : 3832 Mean :1263.5 Mean :1149
## coyoacan :156 3rd Qu.: 5032 3rd Qu.:1616.5 3rd Qu.:1488
## cuauhtemoc :153 Max. :21198 Max. :8684.0 Max. :8070
## (Other) :930
## p15ym_an p15a24a p15a24a_f p15a24a_m
## Min. : 0.0 Min. : 0.0 Min. : 0.0 Min. : 0.0
## 1st Qu.: 11.0 1st Qu.: 170.8 1st Qu.: 86.0 1st Qu.: 85.0
## Median : 31.0 Median : 283.0 Median :141.0 Median : 142.0
## Mean : 44.1 Mean : 314.0 Mean :157.7 Mean : 156.4
## 3rd Qu.: 64.0 3rd Qu.: 414.2 3rd Qu.:209.0 3rd Qu.: 204.0
## Max. :307.0 Max. :1798.0 Max. :813.0 Max. :1489.0
##
## p_15a24 p_15a24_f p_15a24_m pnacoe
## Min. : 0.0 Min. : 0.0 Min. : 0.0 Min. : 0.0
## 1st Qu.: 287.0 1st Qu.: 141.0 1st Qu.: 145.0 1st Qu.: 359.0
## Median : 494.0 Median : 243.5 Median : 249.0 Median : 576.0
## Mean : 566.8 Mean : 280.2 Mean : 286.5 Mean : 696.0
## 3rd Qu.: 764.2 3rd Qu.: 378.2 3rd Qu.: 388.2 3rd Qu.: 922.2
## Max. :2627.0 Max. :1389.0 Max. :1632.0 Max. :4459.0
##
## graproes graproes_f graproes_m pea pea_f
## Min. : 0.00 Min. : 0.00 Min. : 0.00 Min. : 0 Min. : 0
## 1st Qu.:10.39 1st Qu.:10.25 1st Qu.:10.54 1st Qu.: 1190 1st Qu.: 545
## Median :11.42 Median :11.22 Median :11.65 Median : 1888 Median : 856
## Mean :11.71 Mean :11.48 Mean :11.98 Mean : 2123 Mean : 965
## 3rd Qu.:13.17 3rd Qu.:12.84 3rd Qu.:13.49 3rd Qu.: 2776 3rd Qu.:1258
## Max. :16.15 Max. :16.38 Max. :16.62 Max. :13648 Max. :6625
##
## pea_m pocupada pocupada_f pocupada_m
## Min. : 0.0 Min. : 0 Min. : 0.0 Min. : 0
## 1st Qu.: 633.8 1st Qu.: 1158 1st Qu.: 536.5 1st Qu.: 617
## Median :1037.5 Median : 1842 Median : 841.0 Median :1006
## Mean :1157.8 Mean : 2075 Mean : 947.2 Mean :1128
## 3rd Qu.:1516.2 3rd Qu.: 2714 3rd Qu.:1231.2 3rd Qu.:1476
## Max. :7023.0 Max. :13335 Max. :6503.0 Max. :6832
##
## pdesocup pdesocup_f pdesocup_m tothog
## Min. : 0.00 Min. : 0.00 Min. : 0.00 Min. : 0.0
## 1st Qu.: 24.00 1st Qu.: 9.00 1st Qu.: 15.00 1st Qu.: 653.8
## Median : 42.00 Median : 15.00 Median : 27.00 Median :1023.0
## Mean : 47.71 Mean : 17.69 Mean : 29.93 Mean :1148.2
## 3rd Qu.: 65.00 3rd Qu.: 24.00 3rd Qu.: 41.00 3rd Qu.:1488.2
## Max. :313.00 Max. :122.00 Max. :191.00 Max. :8070.0
##
## hogjef_f pobhog phogjef_f tvivparhab
## Min. : 0.0 Min. : 0 Min. : 0.0 Min. : 0.0
## 1st Qu.: 264.8 1st Qu.: 2119 1st Qu.: 792.5 1st Qu.: 653.8
## Median : 399.0 Median : 3436 Median :1269.0 Median :1023.0
## Mean : 458.3 Mean : 3811 Mean :1420.8 Mean :1148.2
## 3rd Qu.: 588.0 3rd Qu.: 5020 3rd Qu.:1891.0 3rd Qu.:1488.2
## Max. :3132.0 Max. :21197 Max. :7481.0 Max. :8070.0
##
## vivpar_des pro_ocup_c vph_inter psinder
## Min. : 0.00 Min. :0.00 Min. : 0.0 Min. : 0
## 1st Qu.: 36.00 1st Qu.:0.64 1st Qu.: 509.0 1st Qu.: 515
## Median : 64.00 Median :0.82 Median : 767.0 Median : 890
## Mean : 85.49 Mean :0.81 Mean : 876.3 Mean :1039
## 3rd Qu.:107.00 3rd Qu.:0.95 3rd Qu.:1091.2 3rd Qu.:1394
## Max. :754.00 Max. :3.00 Max. :7512.0 Max. :4713
##
## amenzas fraude robo_objetos robo_objetos_vehiculo
## Min. : 0.000 Min. : 0.000 Min. : 0.000 Min. : 0.000
## 1st Qu.: 1.000 1st Qu.: 0.000 1st Qu.: 0.000 1st Qu.: 0.000
## Median : 3.000 Median : 1.000 Median : 1.000 Median : 1.000
## Mean : 3.303 Mean : 2.936 Mean : 2.133 Mean : 1.173
## 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 3.000 3rd Qu.: 3.000 3rd Qu.: 1.000
## Max. :24.000 Max. :130.000 Max. :47.000 Max. :31.000
##
## robo_transeunte robo_accesorios_autos robo_negocio_sin_violencia_autoservicio
## Min. : 0.000 Min. : 0.000 Min. : 0.000
## 1st Qu.: 0.000 1st Qu.: 0.000 1st Qu.: 0.000
## Median : 1.000 Median : 1.000 Median : 0.000
## Mean : 2.095 Mean : 1.708 Mean : 1.522
## 3rd Qu.: 3.000 3rd Qu.: 2.000 3rd Qu.: 0.000
## Max. :27.000 Max. :39.000 Max. :269.000
##
## robo_negocio_sin_violencia narcomenudeo robo_casa_sin_violencia
## Min. : 0.000 Min. : 0.000 Min. :0.0000
## 1st Qu.: 0.000 1st Qu.: 0.000 1st Qu.:0.0000
## Median : 0.000 Median : 0.000 Median :1.0000
## Mean : 1.125 Mean : 1.166 Mean :0.8828
## 3rd Qu.: 1.000 3rd Qu.: 1.000 3rd Qu.:1.0000
## Max. :49.000 Max. :114.000 Max. :9.0000
##
## postes_wifi
## Min. : 0.000
## 1st Qu.: 3.000
## Median : 5.000
## Mean : 5.708
## 3rd Qu.: 8.000
## Max. :27.000
## TRANSFORMACIONES EXPERT DOMAIN
Variables Dummy e integración variable presencia de bandas delincuenciales
Integramos información relativa a las bandas que operan en las distintas alcaldías, con el objetivo de analizar el grado de influencia que representa la presencia de alguno de estos grupos delicitivos en la zona. Fuente:
https://www.elfinanciero.com.mx/nacional/40-bandas-se-disputan-la-cdmx/
## [1] alvaro_obregon azcapotzalco benito_juarez
## [4] coyoacan cuajimalpa_de_morelos cuauhtemoc
## [7] gustavo_a_madero iztacalco iztapalapa
## [10] la_magdalena_contreras miguel_hidalgo milpa_alta
## [13] tlahuac tlalpan venustiano_carranza
## [16] xochimilco
## 16 Levels: alvaro_obregon azcapotzalco benito_juarez ... xochimilcoLISTADO DE NOMBRE DE DELEGACIONES
“alvaro_obregon”, “azcapotzalco”, “benito_juarez”, “coyoacan”, “cuajimalpa_de_morelos”, “cuauhtemoc”, “gustavo_a_madero”, “iztacalco”, “iztapalapa”, “la_magdalena_contreras”, “miguel_hidalgo”, “milpa_alta”, “tlahuac”, “tlalpan”, “venustiano_carranza”, “xochimilco”
Bandas
Nota para nosotros: si tenemos oportunidad, creamos una tabla relacional y creamos una sóla variable de grupo delicuencial y utilizamos la variable dummy d tidymodels
VARIABLES ASOCIADAS -> DELITOS
De forma intuitiva, podríamos pensar en agrupar las distintas variables de los delitos más representativos que tenemos por AGEB. Por esta razón, creamos dos variables que agrupan los siguientes delitos:
VARIABLES ASOCIADAS -> POBLACIÓN Y VARIABLES RELATIVAS
La variable población total “pobtot” nos permite estimar las tasas al millar de las siguientes variables:
“psinder” población sin afiliación a servicios médicos. “p15ym_an” población analfabeta “pnacoe” población nacida en otra entidad
VARIABLES ASOCIADAS -> ESCOLARIDAD
Población 15 - 24 años: “p_15a24”, “p_15a24_f”, “p_15a24_m” Población 15 - 24 años que asiste a la escuela: “p15a24a”, “p15a24a_f”, “p15a24a_m” Grado promedio de escolaridad: “graproes”, “graproes_f”, “graproes_m”
Una de las hipótesis más fuertes que tenemos, a partir del conocimiento del experto, es que este tipo delitos son cometidos por personas entre los 15 y 24 años de edad, por lo que se construyen dos variables.
tasa al millar de población 15-24 (utilizando POBTOT), tasa al millar de población 15-24 que asiste a la escuela, grado promedio de escolaridad de la población 15-130 AÑOS
con el objetivo de determinar si estas variables son relevantes en nuestro análisis.
Se tiene valores totales y por género; con el objetivo de mantener un modelo parsimonioso, se integran las variables generales y no por género. En caso requerido solo deberán realizarse los ajustes necesarios.
VARIABLES ASOCIADAS -> POBLACIÓN ACTIVA
POBLACIÓN ECONOMICAMENTE ACTIVA: “pea”, “pea_f”, “pea_m” POBLACIÓN OCUPADA: “pocupada”, “pocupada_f”, “pocupada_m” POBLACIÓN DESOCUPADA: “pdesocup”, “pdesocup_f”, “pdesocup_m”
En este caso, la hipótesis es que un alto índice de población económicamente activa (PEA) no está ocupada, por lo que sería probable que se incremente la incidencia de robo vehicular. Desechamos las variables por género (pues consideramos poco significativo su aporte) y de población ocupada (pues es el complemento de desocupada, correlación).
tasa al millar de población PEA desocupada
VARIABLES ASOCIADAS -> HOGARES
Una de las características detectadas en las personas que han cometido algún delito, son los hogares disfuncionales, donde reiterativamente sólo se tiene la figura materna. Intemntaremos medir esto con las variables proporcionadas en el censo referente a hogares censales y hogares censales con persona de referencia mujer (CAVEAT: no tenemos mayor información que nos permita entender la figura exacta de la mujer en esta unidad de análisis, por lo que podría ser que la variable no sea significativa)
“tothog” Total hogares censales “hogjef_f” Total hogares censales persona de referencia mujer “pobhog” Pobblación en hogares censales “phogjef_f” Pobblación en hogares censales persona de referencia mujer
VARIABLES ASOCIADAS -> VIVIENDAS PARTICULARES
La hipotésis aquí indica que en un lugar con alto índice de viviendas desocuodas tiende a incrementar la incidencia delictiva. Nons concentraremos únicamente en la tasa al millar de viviendas deshabitadas (vivtot-tvivhab).
“vivtot” total de viviendas “tvivhab” total de viviendas habitadas “tvivparhab” total de viviendas particulares habitadas “vivpar_des” total de viviendas particulares deshabitadas
Con relación a las siguientes dos variables, intuitivamente consideramos que una alta densidad por cuarto de vivienda así como la falta de acceso a internet puede estar relacionado con niveles altos de marginación de la población. Para evitar problemas de escalas, relativisamos “vph_inter” con respecto a viviendas particulares habitadas
“pro_ocup_c” promedio de ocupantes por cuarto en viviendas particulares ocupadas “vph_inter” viviendas particulares que disponen de internet
VARIABLES RELATIVAS
Una de las principales anotaciones que debemos considerar, es el hecho de que nuestra variable objetivo, robo_vehículos que indica el número de vehículos robados en la AGEB durante el año de análisis, es sumamente rala, se concentra prácticamente todos los valores en 0 y 1 como podremos observar en el siguiente histograma:
Por lo anterior, consideramos que esta variable debe ser relativa a la población observada en la AGEB, por lo que obtendremos una tasa de robo de vehiculos por cada 1,000 habitantes en la AGEB. Debemos recordar y discutir esta relación, pues un alto índice de la población carece de automóvil, por lo que sería más razonable contar con una variable que indique el número de vehículos por AGEB o la variable complementaria de número de vehículos por cada 1,000 habitantes.
Transformamos la variable obetivo:
En este caso, algo en que no habíamos reparado previamente, era la alta incidencia de AGEBS con poca o nula población (derivado de posibles errores en la estimación elaborado por CENSO o simplemente por ser una zona altamente despoblada). Esto implicó tener que repensar cómo plantear nuestro modelo.
Nuestro siguiente approach, lo definimos considerando una conclusión relevante en conjunto con nuestro profesor Felipe González, al tener muy poca varianza la variable respuesta (prácticamente se concentra en 0 y 1, ver Fig. 3), hemos decidido construir un análisis de clasificación binaria con presencia de robo de vehículos = Yes y sin robo de vehículos = No.
Transformar variable respuesta a factor binario:
## robo_vehicular tasa_rob_veh robo_vehículos cvegeo
## No : 576 Min. : 0.0000 Min. : 0.000 Length:2380
## Yes:1804 1st Qu.: 0.1259 1st Qu.: 1.000 Class :character
## Median : 0.4640 Median : 2.000 Mode :character
## Mean : 1.7277 Mean : 2.313
## 3rd Qu.: 0.9393 3rd Qu.: 3.000
## Max. :500.0000 Max. :39.000
##
## id_mun_loc cve_ent_x cve_mun_x cve_loc_x
## Length:2380 Length:2380 Length:2380 Length:2380
## Class :character Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## cve_ageb_x geometry nom_mun tx1k_psinder
## Length:2380 Length:2380 iztapalapa :451 Min. : 0.0
## Class :character Class :character gustavo_a_madero:302 1st Qu.: 220.9
## Mode :character Mode :character tlalpan :196 Median : 261.5
## alvaro_obregon :192 Mean : 264.7
## coyoacan :156 3rd Qu.: 306.5
## cuauhtemoc :153 Max. :1000.0
## (Other) :930
## tx1k_p15ym_an tx1k_pnacoe tx1k_p_15a24 tx1k_p15a24a
## Min. : 0.000 Min. : 0.0 Min. : 0.0 Min. : 0.0
## 1st Qu.: 4.642 1st Qu.:147.0 1st Qu.:127.1 1st Qu.: 507.2
## Median : 9.249 Median :175.9 Median :146.2 Median : 569.2
## Mean : 10.592 Mean :183.7 Mean :143.6 Mean : 577.2
## 3rd Qu.: 14.649 3rd Qu.:210.0 3rd Qu.:162.7 3rd Qu.: 653.0
## Max. :181.818 Max. :854.5 Max. :910.3 Max. :1000.0
## NA's :15
## graproes tx1k_pea_pdesocup tx1k_hogjef_f tx1k_phogjef_f
## Min. : 0.00 Min. : 0.00 Min. : 0.0 Min. : 0.0
## 1st Qu.:10.39 1st Qu.: 16.94 1st Qu.:363.6 1st Qu.:337.8
## Median :11.42 Median : 22.27 Median :402.2 Median :378.4
## Mean :11.71 Mean : 22.69 Mean :398.6 Mean :375.8
## 3rd Qu.:13.17 3rd Qu.: 27.89 3rd Qu.:435.5 3rd Qu.:414.0
## Max. :16.15 Max. :151.52 Max. :626.1 Max. :649.9
## NA's :11 NA's :13 NA's :12
## tx1k_vivdes tx1k_vph_inter pro_ocup_c pobtot
## Min. : 0.00 Min. : 0.0 Min. :0.00 Min. : 1
## 1st Qu.: 56.03 1st Qu.:681.6 1st Qu.:0.64 1st Qu.: 2134
## Median : 81.16 Median :756.7 Median :0.82 Median : 3454
## Mean : 91.90 Mean : Inf Mean :0.81 Mean : 3832
## 3rd Qu.:112.98 3rd Qu.:856.6 3rd Qu.:0.95 3rd Qu.: 5032
## Max. :973.38 Max. : Inf Max. :3.00 Max. :21198
## NA's :1 NA's :2
## gpo_delitos1 gpo_delitos2 postes_wifi union_tepito
## Min. : 0.000 Min. : 0.00 Min. : 0.000 Min. :0.0000
## 1st Qu.: 3.000 1st Qu.: 3.00 1st Qu.: 3.000 1st Qu.:0.0000
## Median : 5.000 Median : 6.00 Median : 5.000 Median :1.0000
## Mean : 7.405 Mean : 10.64 Mean : 5.708 Mean :0.6878
## 3rd Qu.: 9.000 3rd Qu.: 12.00 3rd Qu.: 8.000 3rd Qu.:1.0000
## Max. :145.000 Max. :392.00 Max. :27.000 Max. :1.0000
##
## cjng cartel_de_tlahuac lenin_canchola anti_union_tepito
## Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.0000
## 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.0000
## Median :1.0000 Median :0.0000 Median :0.0000 Median :0.0000
## Mean :0.5996 Mean :0.4622 Mean :0.2803 Mean :0.2958
## 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:1.0000
## Max. :1.0000 Max. :1.0000 Max. :1.0000 Max. :1.0000
##
## rodolfos
## Min. :0.0000
## 1st Qu.:0.0000
## Median :0.0000
## Mean :0.3013
## 3rd Qu.:1.0000
## Max. :1.0000
## ## [1] "robo_vehicular" "tasa_rob_veh" "robo_vehículos"
## [4] "cvegeo" "id_mun_loc" "cve_ent_x"
## [7] "cve_mun_x" "cve_loc_x" "cve_ageb_x"
## [10] "geometry" "nom_mun" "tx1k_psinder"
## [13] "tx1k_p15ym_an" "tx1k_pnacoe" "tx1k_p_15a24"
## [16] "tx1k_p15a24a" "graproes" "tx1k_pea_pdesocup"
## [19] "tx1k_hogjef_f" "tx1k_phogjef_f" "tx1k_vivdes"
## [22] "tx1k_vph_inter" "pro_ocup_c" "pobtot"
## [25] "gpo_delitos1" "gpo_delitos2" "postes_wifi"
## [28] "union_tepito" "cjng" "cartel_de_tlahuac"
## [31] "lenin_canchola" "anti_union_tepito" "rodolfos"Lo primero que destacamos es que la gran mayoría de nuestras variables ya están en rangos adecuados para poder procesarlas.
Por otro lado, observemos que algunas de nuestras variables tienen presencia de Inf y NA’s que en realidad corresponden a NaN´s ocasionado por cocientes en los que nuestro denominador era 0 máqina. Estos resultados no tienen sentido pues en realidad pueden derivarse de falta de informacion recolectada en el censo errores de correspondencia entre variables. Por lo que nuestro siguiente paso será modificar estos valores enviándolos a 0.
Durante el proceso, se observó que la variable “tx1k_vph_inter” contiene tasas al millar >100k, lo cual es completamente inconsistente con la tasa. Tales Valores se imputaran con la mediana: 756.7
## robo_vehicular tasa_rob_veh robo_vehículos cvegeo
## No : 576 Min. : 0.0000 Min. : 0.000 Length:2380
## Yes:1804 1st Qu.: 0.1259 1st Qu.: 1.000 Class :character
## Median : 0.4640 Median : 2.000 Mode :character
## Mean : 1.7277 Mean : 2.313
## 3rd Qu.: 0.9393 3rd Qu.: 3.000
## Max. :500.0000 Max. :39.000
##
## id_mun_loc cve_ent_x cve_mun_x cve_loc_x
## Length:2380 Length:2380 Length:2380 Length:2380
## Class :character Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## cve_ageb_x geometry nom_mun tx1k_psinder
## Length:2380 Length:2380 iztapalapa :451 Min. : 0.0
## Class :character Class :character gustavo_a_madero:302 1st Qu.: 220.9
## Mode :character Mode :character tlalpan :196 Median : 261.5
## alvaro_obregon :192 Mean : 264.7
## coyoacan :156 3rd Qu.: 306.5
## cuauhtemoc :153 Max. :1000.0
## (Other) :930
## tx1k_p15ym_an tx1k_pnacoe tx1k_p_15a24 tx1k_p15a24a
## Min. : 0.000 Min. : 0.0 Min. : 0.0 Min. : 0.0
## 1st Qu.: 4.642 1st Qu.:147.0 1st Qu.:127.1 1st Qu.: 506.1
## Median : 9.249 Median :175.9 Median :146.2 Median : 568.6
## Mean : 10.592 Mean :183.7 Mean :143.6 Mean : 573.5
## 3rd Qu.: 14.649 3rd Qu.:210.0 3rd Qu.:162.7 3rd Qu.: 651.9
## Max. :181.818 Max. :854.5 Max. :910.3 Max. :1000.0
##
## graproes tx1k_pea_pdesocup tx1k_hogjef_f tx1k_phogjef_f
## Min. : 0.00 Min. : 0.00 Min. : 0.0 Min. : 0.0
## 1st Qu.:10.39 1st Qu.: 16.82 1st Qu.:363.2 1st Qu.:337.0
## Median :11.42 Median : 22.22 Median :402.0 Median :378.1
## Mean :11.71 Mean : 22.59 Mean :396.4 Mean :373.9
## 3rd Qu.:13.17 3rd Qu.: 27.85 3rd Qu.:435.4 3rd Qu.:413.7
## Max. :16.15 Max. :151.52 Max. :626.1 Max. :649.9
##
## tx1k_vivdes tx1k_vph_inter pro_ocup_c pobtot
## Min. : 0.00 Min. : 0.0 Min. :0.00 Min. : 1
## 1st Qu.: 55.99 1st Qu.: 680.1 1st Qu.:0.64 1st Qu.: 2134
## Median : 81.07 Median : 754.5 Median :0.82 Median : 3454
## Mean : 91.86 Mean : 753.7 Mean :0.81 Mean : 3832
## 3rd Qu.:112.97 3rd Qu.: 854.9 3rd Qu.:0.95 3rd Qu.: 5032
## Max. :973.38 Max. :1000.0 Max. :3.00 Max. :21198
##
## gpo_delitos1 gpo_delitos2 postes_wifi union_tepito
## Min. : 0.000 Min. : 0.00 Min. : 0.000 Min. :0.0000
## 1st Qu.: 3.000 1st Qu.: 3.00 1st Qu.: 3.000 1st Qu.:0.0000
## Median : 5.000 Median : 6.00 Median : 5.000 Median :1.0000
## Mean : 7.405 Mean : 10.64 Mean : 5.708 Mean :0.6878
## 3rd Qu.: 9.000 3rd Qu.: 12.00 3rd Qu.: 8.000 3rd Qu.:1.0000
## Max. :145.000 Max. :392.00 Max. :27.000 Max. :1.0000
##
## cjng cartel_de_tlahuac lenin_canchola anti_union_tepito
## Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.0000
## 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.0000
## Median :1.0000 Median :0.0000 Median :0.0000 Median :0.0000
## Mean :0.5996 Mean :0.4622 Mean :0.2803 Mean :0.2958
## 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:1.0000
## Max. :1.0000 Max. :1.0000 Max. :1.0000 Max. :1.0000
##
## rodolfos
## Min. :0.0000
## 1st Qu.:0.0000
## Median :0.0000
## Mean :0.3013
## 3rd Qu.:1.0000
## Max. :1.0000
## ## [1] "robo_vehicular" "tasa_rob_veh" "robo_vehículos"
## [4] "cvegeo" "id_mun_loc" "cve_ent_x"
## [7] "cve_mun_x" "cve_loc_x" "cve_ageb_x"
## [10] "geometry" "nom_mun" "tx1k_psinder"
## [13] "tx1k_p15ym_an" "tx1k_pnacoe" "tx1k_p_15a24"
## [16] "tx1k_p15a24a" "graproes" "tx1k_pea_pdesocup"
## [19] "tx1k_hogjef_f" "tx1k_phogjef_f" "tx1k_vivdes"
## [22] "tx1k_vph_inter" "pro_ocup_c" "pobtot"
## [25] "gpo_delitos1" "gpo_delitos2" "postes_wifi"
## [28] "union_tepito" "cjng" "cartel_de_tlahuac"
## [31] "lenin_canchola" "anti_union_tepito" "rodolfos"GEDA
Análisis bivariado
## $tasa_rob_veh
## $tasa_rob_veh$`tasa_rob_veh explicado por tasa_rob_veh`
##
## $tasa_rob_veh$`robo_vehículos explicado por tasa_rob_veh`
##
## $tasa_rob_veh$`tx1k_psinder explicado por tasa_rob_veh`
##
## $tasa_rob_veh$`tx1k_p15ym_an explicado por tasa_rob_veh`
##
## $tasa_rob_veh$`tx1k_pnacoe explicado por tasa_rob_veh`
##
## $tasa_rob_veh$`tx1k_p_15a24 explicado por tasa_rob_veh`
##
## $tasa_rob_veh$`tx1k_p15a24a explicado por tasa_rob_veh`
##
## $tasa_rob_veh$`graproes explicado por tasa_rob_veh`
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## $tasa_rob_veh$`tx1k_vph_inter explicado por tasa_rob_veh`
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## $robo_vehículos$`graproes explicado por robo_vehículos`
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## $robo_vehículos$`tx1k_hogjef_f explicado por robo_vehículos`
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## $postes_wifi$`tx1k_pea_pdesocup explicado por postes_wifi`
##
## $postes_wifi$`tx1k_hogjef_f explicado por postes_wifi`
##
## $postes_wifi$`tx1k_phogjef_f explicado por postes_wifi`
##
## $postes_wifi$`tx1k_vivdes explicado por postes_wifi`
##
## $postes_wifi$`tx1k_vph_inter explicado por postes_wifi`
##
## $postes_wifi$`pro_ocup_c explicado por postes_wifi`
##
## $postes_wifi$`pobtot explicado por postes_wifi`
##
## $postes_wifi$`gpo_delitos1 explicado por postes_wifi`
##
## $postes_wifi$`gpo_delitos2 explicado por postes_wifi`
##
## $postes_wifi$`postes_wifi explicado por postes_wifi`
##
## $postes_wifi$`union_tepito explicado por postes_wifi`
##
## $postes_wifi$`cjng explicado por postes_wifi`
##
## $postes_wifi$`cartel_de_tlahuac explicado por postes_wifi`
##
## $postes_wifi$`lenin_canchola explicado por postes_wifi`
##
## $postes_wifi$`anti_union_tepito explicado por postes_wifi`
##
## $postes_wifi$`rodolfos explicado por postes_wifi`
##
##
## $union_tepito
## $union_tepito$`tasa_rob_veh explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`robo_vehículos explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`tx1k_psinder explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`tx1k_p15ym_an explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`tx1k_pnacoe explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`tx1k_p_15a24 explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`tx1k_p15a24a explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`graproes explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`tx1k_pea_pdesocup explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`tx1k_hogjef_f explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`tx1k_phogjef_f explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`tx1k_vivdes explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`tx1k_vph_inter explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`pro_ocup_c explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`pobtot explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`gpo_delitos1 explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`gpo_delitos2 explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`postes_wifi explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`union_tepito explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`cjng explicado por union_tepito`
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## $union_tepito$`lenin_canchola explicado por union_tepito`
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## $union_tepito$`anti_union_tepito explicado por union_tepito`
##
## $union_tepito$`rodolfos explicado por union_tepito`
##
##
## $cjng
## $cjng$`tasa_rob_veh explicado por cjng`
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## $cjng$`robo_vehículos explicado por cjng`
##
## $cjng$`tx1k_psinder explicado por cjng`
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## $cjng$`tx1k_p15ym_an explicado por cjng`
##
## $cjng$`tx1k_pnacoe explicado por cjng`
##
## $cjng$`tx1k_p_15a24 explicado por cjng`
##
## $cjng$`tx1k_p15a24a explicado por cjng`
##
## $cjng$`graproes explicado por cjng`
##
## $cjng$`tx1k_pea_pdesocup explicado por cjng`
##
## $cjng$`tx1k_hogjef_f explicado por cjng`
##
## $cjng$`tx1k_phogjef_f explicado por cjng`
##
## $cjng$`tx1k_vivdes explicado por cjng`
##
## $cjng$`tx1k_vph_inter explicado por cjng`
##
## $cjng$`pro_ocup_c explicado por cjng`
##
## $cjng$`pobtot explicado por cjng`
##
## $cjng$`gpo_delitos1 explicado por cjng`
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##
## $cjng$`postes_wifi explicado por cjng`
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## $cjng$`union_tepito explicado por cjng`
##
## $cjng$`cjng explicado por cjng`
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## $cjng$`cartel_de_tlahuac explicado por cjng`
##
## $cjng$`lenin_canchola explicado por cjng`
##
## $cjng$`anti_union_tepito explicado por cjng`
##
## $cjng$`rodolfos explicado por cjng`
##
##
## $cartel_de_tlahuac
## $cartel_de_tlahuac$`tasa_rob_veh explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`robo_vehículos explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`tx1k_psinder explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`tx1k_p15ym_an explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`tx1k_pnacoe explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`tx1k_p_15a24 explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`tx1k_p15a24a explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`graproes explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`tx1k_pea_pdesocup explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`tx1k_hogjef_f explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`tx1k_phogjef_f explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`tx1k_vivdes explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`tx1k_vph_inter explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`pro_ocup_c explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`pobtot explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`gpo_delitos1 explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`gpo_delitos2 explicado por cartel_de_tlahuac`
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## $cartel_de_tlahuac$`postes_wifi explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`union_tepito explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`cjng explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`cartel_de_tlahuac explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`lenin_canchola explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`anti_union_tepito explicado por cartel_de_tlahuac`
##
## $cartel_de_tlahuac$`rodolfos explicado por cartel_de_tlahuac`
##
##
## $lenin_canchola
## $lenin_canchola$`tasa_rob_veh explicado por lenin_canchola`
##
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## $lenin_canchola$`tx1k_psinder explicado por lenin_canchola`
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##
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##
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##
## $lenin_canchola$`tx1k_p15a24a explicado por lenin_canchola`
##
## $lenin_canchola$`graproes explicado por lenin_canchola`
##
## $lenin_canchola$`tx1k_pea_pdesocup explicado por lenin_canchola`
##
## $lenin_canchola$`tx1k_hogjef_f explicado por lenin_canchola`
##
## $lenin_canchola$`tx1k_phogjef_f explicado por lenin_canchola`
##
## $lenin_canchola$`tx1k_vivdes explicado por lenin_canchola`
##
## $lenin_canchola$`tx1k_vph_inter explicado por lenin_canchola`
##
## $lenin_canchola$`pro_ocup_c explicado por lenin_canchola`
##
## $lenin_canchola$`pobtot explicado por lenin_canchola`
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## $lenin_canchola$`gpo_delitos1 explicado por lenin_canchola`
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## $lenin_canchola$`union_tepito explicado por lenin_canchola`
##
## $lenin_canchola$`cjng explicado por lenin_canchola`
##
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## $lenin_canchola$`lenin_canchola explicado por lenin_canchola`
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## $lenin_canchola$`anti_union_tepito explicado por lenin_canchola`
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##
##
## $anti_union_tepito
## $anti_union_tepito$`tasa_rob_veh explicado por anti_union_tepito`
##
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##
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##
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##
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##
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##
## $anti_union_tepito$`tx1k_p15a24a explicado por anti_union_tepito`
##
## $anti_union_tepito$`graproes explicado por anti_union_tepito`
##
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##
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##
## $anti_union_tepito$`tx1k_phogjef_f explicado por anti_union_tepito`
##
## $anti_union_tepito$`tx1k_vivdes explicado por anti_union_tepito`
##
## $anti_union_tepito$`tx1k_vph_inter explicado por anti_union_tepito`
##
## $anti_union_tepito$`pro_ocup_c explicado por anti_union_tepito`
##
## $anti_union_tepito$`pobtot explicado por anti_union_tepito`
##
## $anti_union_tepito$`gpo_delitos1 explicado por anti_union_tepito`
##
## $anti_union_tepito$`gpo_delitos2 explicado por anti_union_tepito`
##
## $anti_union_tepito$`postes_wifi explicado por anti_union_tepito`
##
## $anti_union_tepito$`union_tepito explicado por anti_union_tepito`
##
## $anti_union_tepito$`cjng explicado por anti_union_tepito`
##
## $anti_union_tepito$`cartel_de_tlahuac explicado por anti_union_tepito`
##
## $anti_union_tepito$`lenin_canchola explicado por anti_union_tepito`
##
## $anti_union_tepito$`anti_union_tepito explicado por anti_union_tepito`
##
## $anti_union_tepito$`rodolfos explicado por anti_union_tepito`
##
##
## $rodolfos
## $rodolfos$`tasa_rob_veh explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`robo_vehículos explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`tx1k_psinder explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`tx1k_p15ym_an explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`tx1k_pnacoe explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`tx1k_p_15a24 explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`tx1k_p15a24a explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`graproes explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`tx1k_pea_pdesocup explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`tx1k_hogjef_f explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`tx1k_phogjef_f explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`tx1k_vivdes explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`tx1k_vph_inter explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`pro_ocup_c explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`pobtot explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`gpo_delitos1 explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`gpo_delitos2 explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`postes_wifi explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`union_tepito explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`cjng explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`cartel_de_tlahuac explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`lenin_canchola explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`anti_union_tepito explicado por rodolfos`
##
## $rodolfos$`rodolfos explicado por rodolfos`
MODELADO
El modelado se basó en la relación del robo de vehículos con respecto a ciertos grupos de variables que a continuación se describen:
- Tamaño de la población 15-24 años (por dominio de experto sabemos que es la población que comete este tipo de delitos).
- Nivel de escolaridad de la población 15-24 años y grado promedio escolaridad
- Poblacion ocuopada
- PSINDER: personas sin servicio de salud
- phogjef_f: jefe referencia femenino
- Variables que muestran alguna característica de las viviendas particulares
- Variables que indican la presencia de otro tipo de delitos
- Cantidad de puntos de acceso a wifi
Una de las ideas que intentamos explorar, dadas las características de nuestra variable respuesta (sumamente rala), era trabajar con un nivel de abstracción mayor a las AGEBS a partir de los datos disponibles. En este caso la unidad, de análisis municipio localidad “mun-loc” nos pareció útil, ya que sabíamos que las variables que estamos utilizando podían ser agregadas (suma), por lo que su agrupación es transparente y sin mayor complicación, excepto por graproes y pro_ocup_c.
Desafortunadamente, este pasó reduciría las observaciones de nuestros datos de 2300 a tan sólo 33. Como describimos más adelante, en una segunda etapa podría integrarse una agrupación de AGEBS por k vecinos más cercanos.
Splitting Data: separación en muestra y entrenamiento de nuestra base de datos ya preprocesada
NOTA: Los modelos evaluados no consideran la variable pobtot pues se relativisaron los variables relacionadas con población.
Modelo 1: Aproximación lineal (no exitosa)
En nuestro primer intento, intentamos modelar la variable número de robo de vehículos por AGEB a través de un modelo lineal. Se realizaron diversos procesos en los datos con la intención de poder tener una “buena” explicación del fenómeno a través de las variables que definimos, pero el resultado no fue el esperado.
Uno de los principales insights es el hecho de que una alta concentración de la variable respuesta en valores 0 y 1 y el hecho de que existen aspectos geoespaciales no recogidos por las variables que teníamos disponibles en nuestros datos (las cuales son representativas de lls datos reales disponibles pues se usaron las categorías más ideales con base al conocimiento del_ expert domain_).
Aprendimos de nuestros datos que a pesar de tener ideas intuitivas sobre el comportamiento esperados de nuestros datos, esto no implica una comportamiento lineal, si no que incluso probablemente existe aspectos en nuestra variable respuesta que no esta especificado y nos deificulta el poder obtener estimaciones razonables.
Buscaremos evaluar nuestro modelo utilizando penalización que nos permita identificar aquellas variables que realmente están explicando parte del fenómeno de robo de vehículos.
## # A tibble: 100 x 2
## penalty mixture
## <dbl> <dbl>
## 1 0.00001 0
## 2 0.0000234 0
## 3 0.0000546 0
## 4 0.000127 0
## 5 0.000298 0
## 6 0.000695 0
## 7 0.00162 0
## 8 0.00379 0
## 9 0.00886 0
## 10 0.0207 0
## # ... with 90 more rows## Warning: package 'rlang' was built under R version 4.1.2## # A tibble: 100 x 5
## id mixture penalty .metric .estimate
## <chr> <dbl> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 validación 0 0.00001 rmse 2.15
## 2 validación 0 0.0000234 rmse 2.15
## 3 validación 0 0.0000546 rmse 2.15
## 4 validación 0 0.000127 rmse 2.15
## 5 validación 0 0.000298 rmse 2.15
## 6 validación 0 0.000695 rmse 2.15
## 7 validación 0 0.00162 rmse 2.15
## 8 validación 0 0.00379 rmse 2.15
## 9 validación 0 0.00886 rmse 2.15
## 10 validación 0 0.0207 rmse 2.15
## # ... with 90 more rows
## # A tibble: 1 x 3
## penalty mixture .config
## <dbl> <dbl> <chr>
## 1 1.44 0 Preprocessor1_Model015
CONCLUSIONES: nuestro modelo lineal para explicar el número de robo de vehículos en la ciudad de México utilizando variables como la incidencia de otros delitos en la CDMX, grados de escolaridad y proporción de personas 15-24 años que conocemos que usualmente, indicadores de desarrollo y saturación de viviendas, etc. no reflejan un comportamiento lineal.
De igual forma se intentó considerar a través de una tasa de robo por cada 1,000 habitantes y los resultados fueron similares.
Modelos integrando la presencia de bandas delincuenciales
https://www.elfinanciero.com.mx/nacional/40-bandas-se-disputan-la-cdmx/
## [1] alvaro_obregon tlalpan benito_juarez
## [4] iztacalco azcapotzalco venustiano_carranza
## [7] tlahuac gustavo_a_madero miguel_hidalgo
## [10] xochimilco cuajimalpa_de_morelos la_magdalena_contreras
## [13] milpa_alta cuauhtemoc coyoacan
## [16] iztapalapa
## 16 Levels: alvaro_obregon azcapotzalco benito_juarez ... xochimilco## Rows: 2,380
## Columns: 33
## $ robo_vehicular <fct> Yes, Yes, Yes, Yes, No, Yes, Yes, No, Yes, No, No, Y~
## $ tasa_rob_veh <dbl> 0.4260153, 1.7436792, 1.8157059, 2.4021963, 0.000000~
## $ robo_vehículos <dbl> 3, 8, 4, 7, 0, 1, 2, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 4, 2, 1, 0~
## $ cvegeo <chr> "0901000011716", "0901000012150", "0901000011133", "~
## $ id_mun_loc <chr> "0100001", "0100001", "0100001", "0100001", "0100001~
## $ cve_ent_x <chr> "09", "09", "09", "09", "09", "09", "09", "09", "09"~
## $ cve_mun_x <chr> "010", "010", "010", "010", "010", "010", "010", "01~
## $ cve_loc_x <chr> "0001", "0001", "0001", "0001", "0001", "0001", "000~
## $ cve_ageb_x <chr> "1716", "2150", "1133", "1307", "0281", "2199", "226~
## $ geometry <chr> "POLYGON ((-11049441.68989537 2193305.315465418, -11~
## $ nom_mun <fct> alvaro_obregon, alvaro_obregon, alvaro_obregon, alva~
## $ tx1k_psinder <dbl> 286.2823, 244.1151, 220.1543, 186.6850, 329.1139, 27~
## $ tx1k_p15ym_an <dbl> 23.714854, 9.808195, 3.177485, 4.804393, 0.000000, 1~
## $ tx1k_pnacoe <dbl> 201.64726, 146.46905, 214.70722, 225.46328, 223.6286~
## $ tx1k_p_15a24 <dbl> 165.0099, 129.9041, 113.0277, 146.8771, 118.1435, 15~
## $ tx1k_p15a24a <dbl> 447.5043, 593.9597, 690.7631, 626.1682, 785.7143, 51~
## $ graproes <dbl> 9.34, 12.29, 14.95, 14.29, 13.60, 10.66, 12.46, 13.1~
## $ tx1k_pea_pdesocup <dbl> 14.087928, 35.632184, 16.776076, 11.614402, 0.000000~
## $ tx1k_hogjef_f <dbl> 436.7940, 469.2737, 419.8175, 291.9109, 205.8824, 40~
## $ tx1k_phogjef_f <dbl> 422.4652, 435.4276, 359.1317, 234.1160, 164.5570, 40~
## $ tx1k_vivdes <dbl> 20.03163, 81.48148, 102.68378, 115.82213, 128.20513,~
## $ tx1k_vph_inter <dbl> 635.2878, 800.7449, 955.6714, 974.2087, 941.1765, 74~
## $ pro_ocup_c <dbl> 1.03, 0.73, 0.50, 0.53, 0.54, 0.94, 0.74, 0.63, 0.82~
## $ pobtot <dbl> 7042, 4588, 2203, 2914, 237, 4398, 1809, 80, 8619, 5~
## $ gpo_delitos1 <dbl> 4, 13, 6, 7, 3, 3, 1, 0, 9, 4, 6, 2, 12, 6, 12, 10, ~
## $ gpo_delitos2 <dbl> 6, 5, 39, 23, 3, 9, 0, 0, 14, 8, 7, 5, 11, 8, 23, 13~
## $ postes_wifi <dbl> 7, 7, 9, 6, 1, 5, 2, 2, 4, 2, 8, 1, 7, 5, 10, 1, 0, ~
## $ union_tepito <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1~
## $ cjng <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1~
## $ cartel_de_tlahuac <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1~
## $ lenin_canchola <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1~
## $ anti_union_tepito <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1~
## $ rodolfos <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1~Cambiamos de doble to character
Ahora utilizaremos una regularización Lasso para obtener determinar cuales variables podrían explicar de mejor forma nuestro modelo y de igual forma validar nuevamente que nuestros datos no son lineales:
## # A tibble: 6 x 3
## term estimate lambda
## <chr> <dbl> <dbl>
## 1 tx1k_p15a24a 0.000348 0.0798
## 2 tx1k_pea_pdesocup 0.00167 0.0798
## 3 gpo_delitos1 0.0137 0.0798
## 4 gpo_delitos2 0.0533 0.0798
## 5 postes_wifi 0.137 0.0798
## 6 anti_union_tepito -0.363 0.0798Es importante notar como esta regularización nos muestra que variables importantes en el modelo son la presencia de otros delitos y los postes wifi. En el caso de los postes wifi, es altamente probable que exista una correlación por la alta concentración de robos en zonas cercanas, esto es, probablemente existe algún elemento relacionado que no detectan nuestros datos, pues sería contratintuitivo que la presencia de postes wifi incrementa el robo de vehículos.
IMPORTANCIA DE VARIABLES
Nuestro objetivo es determinar de todas las variables que tenemos preprocesadas para nuestro modelo cuales realmente reflejan un mayor grado de explicabilidad del fenómeno analizado:
## Warning in as.data.frame.numeric(., importancia): 'row.names' is not a character
## vector of length 15 -- omitting it. Will be an error!## variable .
## 1 gpo_delitos2 1.23920641
## 2 gpo_delitos1 0.58529673
## 3 graproes 0.57061022
## 4 tx1k_vph_inter 0.40450272
## 5 postes_wifi 0.38084879
## 6 pro_ocup_c 0.36371775
## 7 tx1k_p15a24a 0.21536482
## 8 tx1k_p_15a24 0.21334050
## 9 tx1k_p15ym_an 0.17985610
## 10 tx1k_hogjef_f 0.15495913
## 11 tx1k_psinder 0.15471966
## 12 tx1k_phogjef_f 0.14397746
## 13 tx1k_pea_pdesocup 0.08864625
## 14 tx1k_pnacoe 0.05841810
## 15 tx1k_vivdes 0.03971719De forma similar a la regularización Lasso, nos uestra que la presencia de otros delitos en la zona está relacionado con la incidencia del robo de vehículos.
MODELO 3: Regresión Logística, un muy buen resultado.
Vamos a dar un cambio de dirección y utilizaremos nuestra variable binaria robo_vehicular = {0: No hay incidencia y 1: incidencia de 1 o más robos} y en nuestro primer approach intentaremos con una regresión logística:
LOGISTIC REGRESSIÓN MODEL
[1] “robo_vehicular” “tasa_rob_veh” “robo_vehículos” “cvegeo” “id_mun_loc” “cve_ent_x”
[7] “cve_mun_x” “cve_loc_x” “cve_ageb_x” “geometry” “nom_mun” “tx1k_psinder”
[13] “tx1k_p15ym_an” “tx1k_pnacoe” “tx1k_p_15a24” “tx1k_p15a24a” “graproes” “tx1k_pea_pdesocup” [19] “tx1k_hogjef_f” “tx1k_phogjef_f” “tx1k_vivdes” “tx1k_vph_inter” “pro_ocup_c” “pobtot”
[25] “gpo_delitos1” “gpo_delitos2” “postes_wifi” “union_tepito” “cjng” “cartel_de_tlahuac” [31] “lenin_canchola” “anti_union_tepito” “rodolfos”
## Warning: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred## == Workflow [trained] ==========================================================
## Preprocessor: Recipe
## Model: logistic_reg()
##
## -- Preprocessor ----------------------------------------------------------------
## 0 Recipe Steps
##
## -- Model -----------------------------------------------------------------------
##
## Call: stats::glm(formula = ..y ~ ., family = stats::binomial, data = data)
##
## Coefficients:
## (Intercept) tx1k_psinder tx1k_p15ym_an tx1k_pnacoe
## -1.7045900 0.0006961 0.0123606 -0.0014679
## tx1k_p_15a24 tx1k_p15a24a graproes tx1k_pea_pdesocup
## -0.0011341 0.0014871 -0.0574716 0.0098745
## tx1k_hogjef_f tx1k_phogjef_f tx1k_vivdes tx1k_vph_inter
## -0.0017778 -0.0004699 -0.0001068 0.0011642
## pro_ocup_c gpo_delitos1 gpo_delitos2 postes_wifi
## 0.6948746 0.0043177 0.1188441 0.1289368
## union_tepito cjng cartel_de_tlahuac lenin_canchola
## 0.9262703 -0.0661807 0.7035064 -0.6139352
## anti_union_tepito rodolfos
## -0.5663221 -0.1124578
##
## Degrees of Freedom: 1784 Total (i.e. Null); 1763 Residual
## Null Deviance: 1964
## Residual Deviance: 1671 AIC: 1715## # A tibble: 595 x 4
## .pred_No .pred_Yes .pred_class robo_vehicular
## <dbl> <dbl> <fct> <fct>
## 1 0.00666 0.993 Yes Yes
## 2 0.442 0.558 Yes No
## 3 0.575 0.425 No No
## 4 0.357 0.643 Yes Yes
## 5 0.315 0.685 Yes Yes
## 6 0.336 0.664 Yes Yes
## 7 0.127 0.873 Yes Yes
## 8 0.307 0.693 Yes Yes
## 9 0.489 0.511 Yes Yes
## 10 0.600 0.400 No No
## # ... with 585 more rows## [1] "No" "Yes"## # A tibble: 2 x 3
## .metric .estimator .estimate
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 accuracy binary 0.785
## 2 mn_log_loss binary 0.503| obs | probabilidad | y |
|---|---|---|
| Yes | 0.9933363 | 1 |
| No | 0.5578210 | 0 |
| No | 0.4247225 | 0 |
| Yes | 0.6426822 | 1 |
| Yes | 0.6846888 | 1 |
| Yes | 0.6641576 | 1 |
## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
En el gráfico anterior, observamos un podo de dificultad en las probabilidades de 0 a 0.4 por la baja cantidad de información que se tiene en tales puntos.
Calibración binaria
Ahora vamos a crear intervalos de credibilidad para analizar la consistencia en las probabilidades de clase:
| proba_grupo | prob_media | n | obs | obs_prop | inferior | superior |
|---|---|---|---|---|---|---|
| [0.25,0.528] | 0.443 | 60 | 21.000 | 0.355 | 0.254 | 0.450 |
| (0.528,0.613] | 0.570 | 59 | 28.000 | 0.475 | 0.365 | 0.572 |
| (0.613,0.668] | 0.641 | 60 | 41.000 | 0.677 | 0.567 | 0.761 |
| (0.668,0.728] | 0.699 | 59 | 47.000 | 0.787 | 0.683 | 0.856 |
| (0.728,0.777] | 0.755 | 60 | 42.000 | 0.694 | 0.584 | 0.775 |
| (0.777,0.832] | 0.803 | 59 | 51.000 | 0.852 | 0.757 | 0.908 |
| (0.832,0.883] | 0.859 | 59 | 51.000 | 0.852 | 0.757 | 0.908 |
| (0.883,0.937] | 0.909 | 60 | 54.000 | 0.887 | 0.798 | 0.934 |
| (0.937,0.976] | 0.956 | 59 | 56.000 | 0.934 | 0.856 | 0.967 |
| (0.976,1] | 0.990 | 60 | 55.000 | 0.903 | 0.818 | 0.946 |
Finalmente, observamos que la baja cantidad de observaciones nos causa problemas en las probabilidades de 0 a 0.4 como habíamos visto en el gráfico anterior. A pesar de esto, es notable observar que al menos todos nuesros intervalos tocan la predicción (aunque no con mucha precision).
Conclusiones
Una vez que se han comparado todos los modelos podemos concluir, en primer, lugar que una regresión lineal dada la base rala con la que contamos no era un modelo adecuado. Por tanto, el problema se resolvió transformando la variable dependiente en una variable categórica binaria que permitiera predecir la existencia de al menos un robo en cada una de las unidades geográficas de la Ciudad de México. Con este modelo se obtuvo un accuracy de .78 y una pérdida logística de .5. Lo que nos permite validar que sí existe una influencia de las variables propuestas en Modelo de Prevención.
Con relación a algunos de los factores de riesgo de contexto como la incidencia de otros delitos el modelo indica que en un lugar dado se cometerán robos de vehículos si se presentan otros tipos de despojos, así como, fraudes, amenazas y narcomenudeo. Cabe señalar, que estos tipos de delitos son cometidos por el mismo tipo de actor delictivo (bandas y pandillas) y son propios de zonas urbanas.
Por otro lado este ejercicio muestra que la presencia de un mayor número de postes de internet y acceso a este servicio está relacionado con un mayor número de robos. Creemos que este resultado está capturando el hecho de que entre más urbanización tenemos mayor es el número de este tipo de delitos.
Respecto a la población delictiva potencial que son los jóvenes de entre 15 y 24 años el modelo muestra que entre mayor sea el número de éstos, menor es la incidencia, pero si este grupo de jóvenes asiste a la escuela mayor es el número de robos. Esta relación, no es fácil de interpretar.
Respecto a las variables estructurales que resultaron de mayor importancia fueron: grado de escolaridad y tasa de población desocupada de la PEA, que coincide con la hipótesis plateada
Por otro lado no resultaron importantes las variables relacionadas con poblaciones delictivas reales, presencia de bandas conocidas; como tampoco factores de riesgo sociales, como mayor proporción de hogares monoparentales.
Trabajos futuros
Se puede considerar integrar un modelo geoespacial que permita encontrar variables relacionadas con el robo de vehículos integrando la ubicación de varios factores de riesgo como falta de alumbrado público, la ubicación de estacionamientos o zonas de estacionamiento con baja vigilancia. De la misma forma,se puede integrar un análisis que permita agrupar unidades geográficas vecinas con características similares.
- Guillermo Valdés Castellanos.
- Ex director del CISEN (2007-2011)
- Miembro del Consejo de Seguridad Nacional y del Gabinete de Seguridad Pública (2007-2011)
- Coordinador del Grupo de Alto Nivel México-Estados Unidos en materia de cooperación para la seguridad (2007-2011)
- Investigador de la Fundación Ortega y Gasset
- Licenciado en Ciencias Sociales, ITAM